癌症,是全球范围内严重的疾病。其发病机制和易转移特性,使得癌症治疗异常困难,效果不佳。放射治疗作为癌症治疗和预后的重要手段,在手术辅助治疗和预防癌症复发、转移中扮演着重要的角色。然而,放疗在控制癌细胞的同时,对周围细胞造成损害,长期随访发现患者普遍存在认知障碍和精神异常。此外,最佳放疗方案和时机的选择,能够有效控制癌细胞。不同的癌症分期其放疗方案不同,合理选择最佳放疗方案和时机能够有效改善患者的生存期。因此,本文基于结构磁共振数据,以大脑灰质形态学指标为切入点,从放疗效果、放射性损伤、影响放疗方案的因素——癌症分期、放疗时机四个方面,深入分析放疗相关的各个方面与大脑灰质形态的关系,为进一步揭示放疗的各个方面提供帮助。主要工作如下:1.基于典型的头颈部肿瘤鼻咽癌,研究放疗效果、放射性损伤与大脑结构的关系。首先,利用基于体素的形态学分析方法研究放疗前后大脑灰质体积的变化;其次,构建大脑结构网络,利用图论的方法分析放疗前后大脑结构网络的拓扑属性和节点特征。最后,基于简单的机器学习框架构建自动分类放疗前后的模型。结果显示:放疗后大脑的灰质体积显著改变;放疗前后患者的脑网络都具有小世界属性,与放疗前相比,放疗后患者的脑结构网络具有较高的全局和局部效率,较短的平均最短路径长度和较大的平均聚类系数;放疗前后的分类正确率达到82.5%。2.基于鼻咽癌不同T分期阶段,对放疗方案的影响因素癌症分期进行分类研究。首先,定量分析各分期阶段灰质相关的指标。其次,利用简单的机器学习框架对不同T分期进行分类。结果显示:灰质相关的指标呈现一定的变化趋势;T2、T3、T4之间的分类正确率较低,T1与T2、T3、T4之间分类效果较好;早期(T1)与晚期(T2-T4)之间的分类正确率为80.77%。3.以常见的、发病率高的肺癌脑转移患者为研究对象,对脑转移时间进行预测。首先,对脑转移前后的灰质图像进行统计分析。其次,利用多元回归方法构建肺癌脑转移时间的预测模型。结果显示:脑转移后灰质体积发生显著改变;预测转移时间与原始转移时间之间具有较好的相关性(r=0.77,p<0.05)。